DoorDash intègre de manière proactive la protection de la vie privée dans ses produits.
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Tirer parti de Flink pour détecter les sessions des utilisateurs et impliquer les consommateurs de DoorDash grâce à des notifications en temps réel
Chez Doordash, nous apprécions chaque occasion d'augmenter les conversions de commandes dans l'application.
Comment DoorDash a normalisé et amélioré la mise en cache des microservices
L'architecture microservices de DoorDash s'est développée, tout comme le volume du trafic interservices.
Relever le défi de l'inadéquation du ratio d'échantillonnage dans les tests A/B
L'expérimentation n'est pas seulement la pierre angulaire de l'innovation et de la prise de décision ; elle est souvent considérée comme l'étalon-or de la résolution de problèmes, en partie grâce à ses racines dans la méthode scientifique.
DoorDash identifie cinq grands domaines d'utilisation de l'IA générative
Dans le sillage de ChatGPT et Generative AI, DoorDash identifie les moyens par lesquels cette nouvelle technologie peut améliorer l'expérience de commande des clients sur la plateforme.
Utiliser la couche de métriques pour normaliser et étendre l'expérimentation chez DoorDash
Les indicateurs sont essentiels pour mesurer le succès d'une entreprise fondée sur les données, mais il peut être difficile de s'assurer que ces indicateurs sont mesurés de manière cohérente et précise dans l'ensemble de l'organisation.
2022 Projets des stagiaires d'été Article n°3
DoorDash offre à ses stagiaires d'été l'opportunité de s'intégrer pleinement aux équipes d'ingénieurs afin d'acquérir le type d'expérience industrielle réelle qui n'est pas enseignée dans les salles de classe.
L'utilisation de CockroachDB pour réduire de 75% les coûts du Feature Store
En construisant un magasin de fonctionnalités pour gérer la croissance massive de notre plateforme d'apprentissage automatique ("ML"), nous avons appris que l'utilisation d'un mélange de différentes bases de données peut apporter des gains significatifs en termes d'efficacité et de simplicité opérationnelle.
Comment DoorDash a amélioré une heuristique avec la ML pour sauver des milliers de commandes annulées
L'un des défis de la gestion de notre plateforme est de pouvoir suivre avec précision l'état opérationnel des commerçants et leur capacité à recevoir et à exécuter les commandes.
Équilibrer la rapidité et la confiance dans l'expérimentation
Pour mener des milliers d'expériences de manière efficace, il faut trouver un juste équilibre entre notre rapidité et les contrôles nécessaires pour maintenir la confiance dans les résultats expérimentaux, mais il n'est jamais facile de trouver cet équilibre.